Azure Machine Learning 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

mslearn-azure-ml/
├── LICENSE
├── README.md
├── _build.yml
├── _config.yml
├── index.md
├── labs/
│   ├── lab1.md
│   ├── lab2.md
│   └── ...
├── policies/
│   ├── policy1.md
│   └── ...
└── typings/
    ├── typing1.md
    └── ...

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的许可证文件，通常包含MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• _build.yml: 构建配置文件，用于定义项目的构建过程。
• _config.yml: 项目配置文件，包含项目的全局配置信息。
• index.md: 项目的主页文件，通常包含项目的概述和导航信息。
• labs/: 包含所有实验的目录，每个实验都有独立的Markdown文件。
• policies/: 包含项目策略和规则的目录，每个策略都有独立的Markdown文件。
• typings/: 包含类型定义的目录，每个类型定义都有独立的Markdown文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件：index.md

index.md 是项目的启动文件，通常包含以下内容：

• 项目概述: 介绍项目的基本信息、目标和用途。
• 导航信息: 提供项目各个模块和实验的导航链接。
• 使用说明: 简要说明如何使用项目和进行实验。

示例内容

# Azure Machine Learning 项目

## 项目概述

本项目包含了一系列关于Azure Machine Learning的实验，旨在帮助用户学习和实践Azure Machine Learning的各种功能。

## 导航

- [实验1](labs/lab1.md)
- [实验2](labs/lab2.md)
- ...

## 使用说明

1. 克隆项目到本地。
2. 打开 `index.md` 文件，按照导航进行实验。
3. 每个实验都有详细的步骤和说明，请按照步骤进行操作。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件：_config.yml

_config.yml 是项目的配置文件，通常包含以下内容：

• 全局配置: 定义项目的全局设置，如构建路径、输出格式等。
• 环境配置: 定义项目的环境变量和依赖项。
• 实验配置: 定义每个实验的配置信息，如输入数据路径、输出路径等。

示例内容

# 全局配置
build:
  output_path: "_site"
  format: "html"

# 环境配置
env:
  variables:
    DATA_PATH: "data/"
    OUTPUT_PATH: "output/"

# 实验配置
labs:
  lab1:
    input: "data/lab1_input.csv"
    output: "output/lab1_output.csv"
  lab2:
    input: "data/lab2_input.csv"
    output: "output/lab2_output.csv"

通过以上配置文件，可以轻松管理和配置项目的各个部分，确保实验的顺利进行。